awesome-free-llm-apis — каталог бесплатных LLM API и готовых конфигураций
📂 Исходный код на GitHubКаталог бесплатных LLM API с ежедневно обновляемыми данными, сравнением провайдеров, быстрыми инструкциями по подключению и конфигурациями для Claude Code, Cursor, Codex, Aider и других инструментов.
Репозиторий awesome-free-llm-apis — это структурированный каталог бесплатных LLM API. По состоянию на 24 сентября 2026 года его README заявляет 508+ бесплатных LLM API от 31 провайдера. В отдельном описании полного набора данных указано 453 модели: цифры относятся к разным способам подсчёта, поэтому их стоит воспринимать как срез каталога, а не как постоянную статистику.
Проект решает практическую задачу: вместо поиска по десяткам README и страниц регистрации можно в одном месте сравнить бесплатные тарифы, лимиты, контекстные окна и доступные модальности, а затем скопировать базовый URL, идентификатор модели и инструкции по подключению. Данные обновляются ежедневно через сайт freellm.net.
Что находится в каталоге
В README есть несколько связанных таблиц:
- поставщики с постоянным бесплатным тарифом;
- провайдеры с периодически пополняемыми бесплатными кредитами;
- базовые URL для API и страницы получения ключей;
- лучшие бесплатные модели с идентификаторами, контекстным окном и заявленными лимитами;
- локальные и self-hosted-инструменты для работы без облачного API;
- ссылки на конфигуратор, playground и каталог API-ключей.
Для постоянного free tier отдельно указано, нужна ли банковская карта, регистрация или подтверждение телефона. В таблице моделей сопоставляются text, reasoning, code, vision, image, audio, video, PDF и другие модальности. Это полезнее простого списка ссылок: при выборе провайдера сразу видно, подходит ли он, например, для длинного контекста или работы с изображениями.
Как выбрать провайдера
В таблице постоянных free tier можно увидеть несколько заметных вариантов. У NVIDIA NIM указано 132 бесплатные модели, контекст до 1 млн токенов и подтверждение телефона. У ModelScope — 61 модель, контекст до 1 млн токенов и регистрация. Cloudflare Workers AI заявляет 40 моделей, контекст до 262 тысяч токенов и отсутствие банковской карты. У Google Gemini указано 19 моделей и контекст до 1 млн токенов, а у Groq — 12 моделей, контекст до 262 тысяч токенов и отсутствие карты.
OpenRouter вынесен в отдельную категорию: для него указано 34 бесплатные модели, free tier и пополнение на 10 долларов, которое переводит лимит примерно на 1000 запросов в день. Это не полностью безусловный free tier, поэтому условия нужно учитывать отдельно.
При выборе лучше сравнивать не только число моделей, но и контекстное окно, rate limit, требования к аккаунту и нужные modalities. Сам каталог отражает состояние на дату обновления: лимиты и доступность конкретных моделей могут измениться.
Как подключить провайдера
Базовый сценарий состоит из трёх шагов:
- Выбрать провайдера в каталоге. Авторы рекомендуют начать с Groq, где для старта не нужна банковская карта, а в примере указано ограничение 30 запросов в минуту.
- Получить API-ключ на странице, указанной рядом с провайдером.
- Подставить базовый URL и идентификатор модели в выбранный кодинг-инструмент.
Большинство перечисленных API предоставляют OpenAI-совместимый endpoint. Поэтому для простых интеграций достаточно поменять baseURL и API-ключ. Например, минимальный вызов через OpenAI Python SDK выглядит так:
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.groq.com/openai/v1",
api_key=os.environ["GROQ_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="llama-3.3-70b-versatile",
messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)
Для переменной GROQ_API_KEY нужно использовать секрет из окружения, а не записывать его в код или конфигурацию проекта. Репозиторий показывает Groq как простой стартовый пример, но конкретные лимиты и набор моделей со временем меняются.
Подключение к кодинг-инструментам
Для Codex CLI достаточно указать совместимый endpoint и ключ:
export OPENAI_BASE_URL="https://api.groq.com/openai/v1"
export OPENAI_API_KEY="$GROQ_API_KEY"
codex --model "llama-3.3-70b-versatile"
В Cursor модель добавляется через настройки соединения: имя модели, базовый URL и API-ключ. Интерфейс Cursor не требует отдельного скрипта — важно только проверить, что выбранный провайдер действительно поддерживает используемый протокол.
С Claude Code README предлагает другой путь. Этот инструмент ожидает Anthropic-совместимый API, поэтому в примере используется OpenRouter:
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://openrouter.ai/api"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-or-v1-your-key"
export ANTHROPIC_API_KEY=""
В исходном README отдельно отмечено, что для Anthropic-моделей OpenRouter нужно разовое пополнение баланса на 10 долларов. Это не делает OpenRouter полностью бесплатным, поэтому его следует учитывать отдельно от провайдеров с постоянным free tier.
Каталог также описывает настройку OpenHuman, Aider, Cline и Open WebUI. Для более подробных примеров есть отдельные страницы на freellm.net/config/.
Локальные и self-hosted-альтернативы
Бесплатный облачный тариф — не единственный вариант. В README есть отдельный список инструментов, которые работают на собственном компьютере:
| Инструмент | Назначение |
|---|---|
| Ollama | CLI и API, ускорение на GPU, OpenAI-совместимый endpoint |
| LM Studio | десктопный интерфейс, GGUF-модели и офлайн-работа |
| llama.cpp | лёгкий C/C++-движок для запуска GGUF-моделей |
| GPT4All | приложение, которое может работать на CPU без GPU |
| Jan.ai | приватный офлайн-интерфейс вместо облачного ChatGPT |
| KoboldCpp | один исполняемый файл и акцент на творческие задачи с GGUF |
Локальный запуск не устраняет затраты на железо, но убирает зависимость от квоты облачного провайдера и позволяет контролировать данные. Для приватных задач это может быть важнее максимального количества бесплатных моделей.
Как использовать каталог без ловушек
Сначала стоит проверить не только наличие free tier, но и конкретные лимиты: RPM, RPD, TPM, максимальное число одновременных запросов и требования к регистрации. Затем нужно проверить совместимость API с нужным инструментом и убедиться, что выбранная модель поддерживает нужные modalities. Наконец, ключи следует хранить в переменных окружения или секретах CI/CD.
Каталог позиционирует себя как актуальный источник, но не заменяет документацию конкретного провайдера. Перед использованием в production стоит сверить тариф и доступность модели на стороне провайдера. Для быстрого выбора доступен каталог моделей freellm.net/models/, для сравнения — раздел freellm.net/compare/, а для тестового запуска — freellm.net/playground/.
Репозиторий распространяется по лицензии MIT. Главная ценность проекта — не сам код API, а свежая точка входа для поиска бесплатных тарифов, базовых URL, лимитов и готовых конфигураций.